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    Caprini與Autar血栓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型在血管外科篩選靜脈血栓栓塞癥病人中的意義

    2019-11-07 02:01:02劉純朱松波周大勇尚爾寧
    安徽醫(yī)藥 2019年11期
    關(guān)鍵詞:模型研究

    劉純,朱松波,周大勇,尚爾寧

    靜脈血栓栓塞癥(venous thromboembolism,VTE)包括深靜脈血栓形成(deep venous thrombosis,DVT)和肺栓塞(pulmonary thromboembolism,PE),作為血栓性疾病,是目前院內(nèi)病人較常見(jiàn)的死亡原因之一。有研究顯示,在血管疾病中VTE的發(fā)生率僅次于急性冠脈綜合征和腦卒中,無(wú)論是手術(shù)還是非手術(shù)病人,40%~60%的住院病人存在VTE風(fēng)險(xiǎn)。而DVT和PE發(fā)生后,1個(gè)月內(nèi)病死率分別達(dá)到6%和10%[1]。因此在臨床上高效便捷地評(píng)估VTE風(fēng)險(xiǎn),為臨床及時(shí)采取預(yù)防措施提供依據(jù)顯得尤為重要。目前國(guó)內(nèi)外常用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型包括Autar評(píng)估、Caprini評(píng)估、JFK評(píng)估表、Padua評(píng)分表、RAP評(píng)分法等[2]。無(wú)論是哪種VTE風(fēng)險(xiǎn)模型,一般均為提出風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目并賦予分值,根據(jù)病人實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)分,按總分高低以劃分病人風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)[3]。由于目前國(guó)內(nèi)缺乏統(tǒng)一系統(tǒng)的評(píng)估,本研究旨在比較Caprini與Autar血栓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型在血管外科篩選VTE病人中的意義,探討如何指導(dǎo)臨床采取實(shí)時(shí)的預(yù)防以降低VTE發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。

    1 資料與方法

    1.1 一般資料選取2017年1—12月南京醫(yī)科大學(xué)附屬蘇州醫(yī)院血管外科收治的VTE病人61例為觀察組,其中男24例,女37例,年齡>40歲有53例,體質(zhì)指數(shù)(BMI)≥25 kg/m2有30例。髂股靜脈血栓形成35例,上肢靜脈血栓形成2例,下肢深靜脈血栓性形成14例,肺栓塞10例,納入標(biāo)準(zhǔn):臨床癥狀和輔助檢查均符合國(guó)家制定的VTE診斷標(biāo)準(zhǔn),其中均通過(guò)嚴(yán)格的影像學(xué)確診[4]。排除標(biāo)準(zhǔn):病歷資料不全、肝腎功能異常等。選取同時(shí)期未診斷為VTE的病人155例作為對(duì)照組,其中男72例,女83例,年齡>40歲有141例,體質(zhì)指數(shù)(BMI)≥25 kg/m2有66例。兩組病人在年齡、性別等方面差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。所有病人其近親屬均知情同意,本研究符合《世界醫(yī)學(xué)協(xié)會(huì)赫爾辛基宣言》相關(guān)要求。

    1.2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型Autar量表由英國(guó)德蒙特福德大學(xué)Autar教授于1996年研發(fā)并推出[5]。此量表主要包含7個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素,分別為年齡、活動(dòng)能力、BMI、特殊危險(xiǎn)因素、創(chuàng)傷、手術(shù)、高風(fēng)險(xiǎn)疾病。每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素賦值1~7分,根據(jù)總分分為4個(gè)等級(jí),即無(wú)風(fēng)險(xiǎn)、低危、中危和高危。Caprini風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型由美國(guó)西北大學(xué)教授Caprini等于1991年發(fā)布。該模型含有40項(xiàng)條目,包括年齡、BMI、腫瘤史、腦梗史等,各項(xiàng)賦值1、2、3、5分不等。根據(jù)總分分為4個(gè)等級(jí),低危,中危,高危,極高危[6]。

    1.3 評(píng)分方法本研究采用回顧性病例對(duì)照分析,對(duì)入組的216例病人分別進(jìn)行Caprini和Autar評(píng)分,從累積風(fēng)險(xiǎn)以及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)兩個(gè)層面比較評(píng)分模型對(duì)觀察組和對(duì)照組的區(qū)分能力,并針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分析兩種評(píng)估模型對(duì)相同病人風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分的準(zhǔn)確性和靈敏性。為統(tǒng)一兩個(gè)評(píng)分的分層級(jí)別,按照VTE發(fā)生率的高低,將Caprini評(píng)分和Autar評(píng)分分別劃分為低、中、高危,見(jiàn)表1。

    表1 兩種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分[7]

    1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法采用SPSS 22.0軟件。正態(tài)分布資料以±s描述,偏態(tài)分布資料以中位數(shù)和四分位數(shù)范圍M(P25,P75)表示。觀察組和對(duì)照組的累積風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn);風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分等級(jí)資料采用秩和檢驗(yàn)。采用ROC曲線評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的靈敏度和特異度,P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 一致性分析(1)對(duì)兩組病人進(jìn)行血栓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分,Caprini得分采用t檢驗(yàn),Autar得分采用t’檢驗(yàn)。兩種模型在兩組間的累積風(fēng)險(xiǎn)得分均差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),說(shuō)明兩種評(píng)分模型均可以將兩組病人進(jìn)行有效的區(qū)分。結(jié)果見(jiàn)表2,3。

    表2 兩組資料統(tǒng)計(jì)

    表3 累積風(fēng)險(xiǎn)得分t檢驗(yàn)

    (2)采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)和Wilcoxon符號(hào)秩和檢驗(yàn)對(duì)評(píng)分的等級(jí)資料進(jìn)行進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)學(xué)比較。Mann-WhitneyU檢驗(yàn)結(jié)果顯示兩種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型在兩組間的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)資料均差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),可認(rèn)為兩種模型在觀察組的評(píng)分等級(jí)高于對(duì)照組,見(jiàn)表4。而Wilcoxon符號(hào)秩和檢驗(yàn)結(jié)果顯示,Caprini模型較Autar模型能將更多的觀察組病人和存在高危因素的對(duì)照組病人劃分到高危人群,結(jié)果差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),見(jiàn)表5。

    表4 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)資料Mann-Whitney U檢驗(yàn)

    表5 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)資料Wilcoxon符號(hào)秩和檢驗(yàn)

    2.2 ROC曲線分析通過(guò)ROC曲線描述評(píng)估模型的評(píng)價(jià)效能,分析兩種模型預(yù)測(cè)VTE發(fā)生情況的靈敏度與特異性。結(jié)果顯示Caprini模型的曲線下面積明顯大于Autar模型(P<0.01),說(shuō)明Caprini模型具有較高的靈敏度和特異性。見(jiàn)表6,圖1。

    表6 兩種評(píng)分模型曲線下面積

    圖1 兩種評(píng)分模型ROC曲線

    3 討論

    VTE的形成與多方面因素有關(guān),Virchow三角學(xué)說(shuō)是血栓形成的重要理論基礎(chǔ),該學(xué)說(shuō)認(rèn)為血栓形成是血管壁損傷、血流動(dòng)力學(xué)改變和血液粘滯度增加相互作用的最終結(jié)果[8]。由于許多因素都可以影響上述條件,評(píng)估VTE風(fēng)險(xiǎn)時(shí)具有一定難度。Caprini等通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、臨床觀察和文獻(xiàn)查詢,針對(duì)多項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素研制的Caprini評(píng)分量表,已發(fā)展成為目前較為完善的血栓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。

    自我國(guó)引進(jìn)Caprin模型后,許多醫(yī)務(wù)工作者針對(duì)該模型進(jìn)行了驗(yàn)證與評(píng)價(jià)。雖然關(guān)于該模型在血管外科病人中的應(yīng)用較少,但在其它科室的病人中顯示了其有效性。婁英華和沈怡[9]以婦科159例病人為研究對(duì)象,比較了惡性疾病組與良性疾病組Caprini累積風(fēng)險(xiǎn)得分,結(jié)果發(fā)現(xiàn)惡性疾病組評(píng)分(7.8±2.6)分顯著高于良性疾病組(4.1±2.2)分,P<0.001。作者認(rèn)為Caprini量表涵蓋了常見(jiàn)高危因素,因而可以有效識(shí)別高危病人。而周海霞等[10]采用病例對(duì)照研究,在內(nèi)科病人中選取218例VTE病人和394例非VTE病人,對(duì)兩組進(jìn)行了Caprini評(píng)分,VTE組評(píng)分顯著高于對(duì)照組(P=0.000)。該研究認(rèn)為Caprini風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型對(duì)內(nèi)科住院病人的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是準(zhǔn)確有效的。此外還有針對(duì)ICU病人[11]、老年重癥肺炎病人等[12]諸多研究,均認(rèn)為Caprini評(píng)分是安全有效的。

    本研究選擇目前尚無(wú)文獻(xiàn)研究的血管外科病人作為研究對(duì)象,針對(duì)具有較高發(fā)生率與死亡率的靜脈血栓栓塞癥,進(jìn)行了VTE風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的對(duì)比研究。由于不同類型的病人所具備的危險(xiǎn)因素不同,因此為不同疾病的病人選擇個(gè)體化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型顯得尤為重要。我院血管外科目前主要采用Autar模型對(duì)住院病人進(jìn)行栓塞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。而隨著Caprini模型在國(guó)內(nèi)外的逐步推廣,特別是應(yīng)用于外科領(lǐng)域,因此本研究主要考察這兩種模型在對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)病人中篩選方面的優(yōu)劣性,為臨床選擇血栓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型提供參考。與Autar模型相比較,Caprini模型的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在:(1)Caprini模型的評(píng)分量表中涉及DVT的危險(xiǎn)因素更為全面,能夠使醫(yī)護(hù)人員更及時(shí)的發(fā)現(xiàn)高危因素,有利于第一時(shí)間采取預(yù)防措施。如有些項(xiàng)目詳細(xì)到病人1個(gè)月內(nèi)的疾病狀況,對(duì)于手術(shù)的類型也進(jìn)行了細(xì)分等;(2)通過(guò)本研究統(tǒng)計(jì)分析及繪制ROC曲線,證明了Caprini模型較Autar模型對(duì)陽(yáng)性預(yù)測(cè)和陰性預(yù)測(cè)均具有更高的靈敏度和特異性,同時(shí)Caprini模型能夠?qū)⒏嗟拇嬖诟呶R蛩氐牟∪藙澐值礁呶H巳?,結(jié)果差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05);(3)國(guó)內(nèi)外已有大樣本研究也證實(shí)了Caprini模型可有效的預(yù)測(cè)靜脈血栓栓塞。綜上所述,Caprini模型較Autar模型更適合應(yīng)用于臨床,對(duì)于血管外科篩選VTE病人的應(yīng)用值得推廣。

    但本研究也存在一些不足:(1)主要采用回顧性研究,由于個(gè)別病人信息資料缺失而可能導(dǎo)致結(jié)果存在偏倚,因此有待多中心、大樣本的前瞻性隊(duì)列研究佐證本研究結(jié)果;(2)對(duì)照組中大部分為靜脈曲張的病人。然而靜脈曲張本身也是VTE高危因素之一,因此該兩種評(píng)估模型在低危病人中的評(píng)價(jià)效果需進(jìn)一步驗(yàn)證。另外,由于國(guó)內(nèi)外人群特點(diǎn)不同,飲食習(xí)慣、疾病特點(diǎn)等差異,因此在借鑒國(guó)外評(píng)估模型的基礎(chǔ)上,制定符合我國(guó)人群特點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型也是非常必要的。已有研究顯示高血壓、糖尿病、吸煙等也是VTE發(fā)生的危險(xiǎn)因素[13-14],而且我國(guó)是吸煙大國(guó),糖尿病、高血壓發(fā)病率也居高不下,但是這些因素在國(guó)外的評(píng)估模型中卻很少體現(xiàn)。面對(duì)這一現(xiàn)象,對(duì)于我們醫(yī)務(wù)工作者來(lái)說(shuō),需積極研究更加符合我國(guó)病人的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。

    (收稿通知:2018-09-06,修回日期:2018-11-12)

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